5个典型城市站点PM2.5污染与气象要素的关联性分析及应用

利用2015—2017年我国5个典型城市(北京、广州、昆明、南京和西宁)气象站点的PM_2.5质量浓度和气象要素数据,分析不同城市站点的PM_2.5污染特征并探究气象要素对PM_2.5污染的影响,并建立5个城市站点的PM_2.5质量浓度多元回归预测模型。结果表明,5个城市站点中：空气质量最优的是昆明站;5个站点的PM_2.5质量浓度均呈夏季最小、冬季最大的特征;在16:00—17:00出现PM_2.5质量浓度较小值;PM_2.5质量浓度随降水等级和风力等级的增大呈下降趋势;北京站气压值存在一个阈值(约101.59 kPa),越接近该值越容易出现重污染;除西宁站外的4个站点的PM_2.5质量浓度的高值中心对应较高的相对湿度(>70%)。西宁站和南京站的PM_2.5质量浓度与温度呈较明显的负相关关系;5个站点的回归预测模型可以较好地预测PM_2.5的质量浓度,其中广州站和西宁站预测模型的...